1. Обучение с учителем (Supervised learning): в этом подходе модель обучается на данных, где для каждого входного примера предоставляется соответствующий выходной результат. Нейронная сеть пытается предсказать правильный выход и корректируется на основе ошибки между предсказанным и настоящим значением. Примерами задач, решаемых с использованием обучения с учителем, являются классификация (например, определение категории по тексту) и регрессия (предсказание числового значения).
2. Обучение без учителя (Unsupervised learning): в этом случае модель обучается на данных без предоставления правильных ответов. Целью обучения без учителя является обнаружение закономерностей или шаблонов в данных. Примерами задач являются кластеризация (группировка данных на основе их сходства) и снижение размерности (получение более компактного представления данных).
3. Обучение с подкреплением (Reinforcement learning): в этом методе нейронная сеть обучается через взаимодействие с окружающей средой, получая награду или штраф за каждое действие. Целью обучения с подкреплением является нахождение оптимальной стратегии действий для достижения целей. Примерами являются игры (играющие агенты) и управление роботами.
В зависимости от поставленной задачи и доступных данных выбирается подходящий тип обучения нейронной сети. Комбинация различных методов может быть использована для решения сложных задач в машинном обучении.